Главная > Утепление > Системный анализ человека. Системный анализ. Классификация проблем по степени их структуризации


Системный анализ человека. Системный анализ. Классификация проблем по степени их структуризации




Системный анализ с практической точки зрения представляет собой универсальную методику решения сложных проблем произвольной природы. Ключевым понятием в данном случае является понятие «проблемы», которое можно определить как «субъективное отрицательное отношение субъекта к реальности». Соответственно этап выявления и диагностики проблемы в сложных системах является наиболее важными, т. к. определяет цели и задачи проведения системного анализа, а также методы и алгоритмы, которые будут применяться в дальнейшем при поддержке принятия решений. В тоже время этот этап является наиболее сложным и наименее формализованным.

Анализ русскоязычных трудов по системному анализу позволяет выделить два наиболее крупных направления в данной области, которые можно условно назвать рациональный и объективно-субъективный подходы.

Первое направление (рациональный подход) рассматривает системный анализ как набор методов, и в том числе методов, основанных на использовании ЭВМ, ориентированных на исследование сложных систем. При таком подходе наибольшее внимание уделяется формальным методам построения моделей систем и математическим методам исследования системы. Понятия «субъект» и «проблема» как таковые не рассматриваются, а вот понятие «типовых» систем и проблем как раз встречается часто (система управления - проблема управления, финансовая система - финансовые проблемы и др.).

При таком подходе «проблема» определяется как несоответствие действительного желаемому, т. е. несоответствие между реально наблюдаемой системой и «идеальной» моделью системы. Важно отметить, что в данном случае система определяется исключительно как та часть объективной реальности, которую необходимо сравнить с эталонной моделью.

Если опираться на понятие «проблемы», то можно сделать заключение, что при рациональном подходе проблема возникает только у системного аналитика, который имеет некую формальную модель некоторой системы, находит данную систему и обнаруживает несоответствие модели и реальной системы, что и вызывает его «отрицательное отношение к реальности». Волкова, В.Н. Системный анализ и его применение в АСУ / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - Л.: ЛПИ, 2008. - 83 с.

Очевидно, что существуют системы, организация и поведение которых строго регламентирована и признана всеми субъектами - это, например, юридические законы. Несоответствие модели (закона) и действительности в данном случае является проблемой (правонарушением), которую нужно решить. Однако для большинства искусственных систем строгих регламентов не существует, а субъекты имеют свои личные цели по отношению к подобным системам, редко совпадающие с целями других субъектов. Более того, конкретный субъект имеет свое собственное представление о том, частью какой системы он является, с какими системами он взаимодействует. Понятия, которыми оперирует субъект, могут кардинально отличаться от «рациональных» общепринятых. Например, субъект может вообще не выделять из окружающей среды систему управления, а использовать некую только ему понятную и удобную модель взаимодействия с миром. Получается, что навязывание общепринятых (даже если и рациональных) моделей может привести к возникновению «отрицательного отношения» у субъекта, а значит к появлению новых проблем, что в корне противоречит самой сути системного анализа, который предполагает улучшающее воздействие - когда хотя бы одному участнику проблемы станет лучше и никому не станет хуже.

Очень часто постановку задачи системного анализа в рациональном подходе выражают в терминах задачи оптимизации, т. е. идеализируют проблемную ситуацию до уровня, позволяющего использовать математические модели и количественные критерии для определения наилучшего варианта разрешения проблемы.

Как известно для системной проблемы не существует какой-либо модели, исчерпывающе устанавливающей причинно-следственные связи между ее компонентами, потому оптимизационный подход кажется не вполне конструктивным: «…теория системного анализа исходит из отсутствия оптимального, абсолютно лучшего варианта разрешения проблем любой природы… предлагается итеративный поиск реально достижимого (компромиссного) варианта разрешения проблемы, когда желаемым можно поступиться в угоду возможному, а границы возможного могут быть существенно расширены за счет стремления достичь желаемого. Тем самым предполагается использование ситуативных критериев предпочтительности, т. е. критериев, которые не являются исходными установками, а вырабатываются в ходе проведения исследования…».

Другое направление системного анализа - объективно-субъективный подход, основанное на работах Акоффа, ставит понятие субъекта и проблемы во главу системного анализа. По сути, в данном подходе мы включаем субъекта в определение существующей и идеальной системы, т.е. с одной стороны системный анализ исходит из интересов людей - вносит субъективную составляющую проблемы, с другой стороны исследует объективно наблюдаемые факты и закономерности.

Вернемся к определению «проблемы». Из него, в частности, следует, что когда мы наблюдаем нерациональное (в общепринятом смысле) поведение субъекта, и субъект не имеет отрицательного отношения к происходящему, то нет и проблемы, которую нужно было бы решать. Данный факт хотя и не противоречит понятию «проблемы», но в определенных ситуациях исключать возможность существования объективной составляющей проблемы нельзя.

Системный анализ имеет в своем арсенале следующие возможности решить проблему субъекта:

* вмешаться в объективную реальность и, устранив объективную часть проблемы, изменить субъективное отрицательное отношение субъекта,

* изменить субъективное отношение субъекта, не вмешиваясь в реальность,

* одновременно вмешаться в объективную реальность и изменить субъективное отношение субъекта.

Очевидно, что второй способ не решает проблему, а всего лишь устраняет ее влияние на субъект, а значит объективная составляющая проблемы остается. Справедлива и обратная ситуация, когда объективная составляющая проблемы уже проявилась, но субъективное отношение еще не сформировано, либо по ряду причин оно пока не стало отрицательным.

Вот несколько причин, почему у субъекта может отсутствовать «отрицательное отношение к реальности»: Директор, С. Введение в теорию систем / С. Директор, Д. Рорар. - М.: Мир, 2009. - 286 с.

* имеет не полную информацию о системе или использует ее не полностью;

* меняет оценку взаимоотношений с окружающей средой на психическом уровне;

* прерывает взаимоотношение с окружающей средой, которая вызывала «отрицательное отношение»;

* не верит информации о существовании проблем и их сущности, т.к. полагает, что сообщающие ее люди очерняют его деятельность или преследуют свои корыстные интересы, а может быть и потому, что просто лично не любит этих людей.

Следует помнить о том, что при отсутствии отрицательного отношения субъекта объективная составляющая проблемы остается и в той или иной степени продолжает влиять на субъект, либо проблема может существенно обостриться в будущем.

Поскольку выявление проблемы требует анализа субъективного отношения, то этот этап относится к неформализуемым этапам системного анализа.

Каких-либо эффективных алгоритмов или приемов на настоящий момент не предложено, чаще всего авторы работ по системному анализу полагаются на опыт и интуицию аналитика и предлагают ему полную свободу действий.

Системный аналитик должен обладать достаточным набором инструментов для описания и анализа той части объективной реальности, с которой взаимодействует или может взаимодействовать субъект. Инструменты могут включать методы экспериментального исследования систем и их моделирования. С повсеместным внедрением современных информационных технологий в организациях (коммерческих, научных, медицинских и др.) почти каждый аспект их деятельности регистрируется и сохраняется в базах данных, которые уже сегодня имеют очень большие объемы. Информация в подобных базах данных содержит детальное описание, как самих систем, так и истории их (систем) развития и жизни. Можно сказать, что сегодня при анализе большинства искусственных систем аналитик вероятнее столкнется с недостатком эффективных методов исследования систем, нежели с недостатком информации о системе.

Однако субъективное отношение должен сформулировать именно субъект, а он может не обладать специальными знаниями и потому не способен адекватно интерпретировать результаты исследования, проведенного аналитиком. Поэтому знания о системе и прогнозные модели, которые в итоге получит аналитик, должны быть представлены в явном, доступном к интерпретации виде (возможно на естественном языке). Такое представление можно назвать знаниями об исследуемой системе.

К сожалению эффективных методов получения знаний о системе на текущий момент не предложено. Наибольший интерес представляют модели и алгоритмы Data Mining (интеллектуальные анализ данных), которые в частных приложениях используются для извлечения знаний из «сырых» данных. Стоит отметить, что Data Mining является эволюцией теории управления баз данными и оперативного анализа данных (OLAP), основанной на использовании идеи многомерного концептуального представления.

Но в последние годы в связи с нарастающей проблемой «перегрузки информацией», все больше исследователей используют и совершенствуют методы Data Mining для решения задач извлечения знаний.

Широкое применение методов извлечения знаний весьма затруднено, что с одной стороны связано с недостаточной эффективностью большинства известных подходов, которые базируется на достаточно формальных математических и статистических методах, а с другой - с трудностью использования эффективных методов интеллектуальных технологий, которые не имеют достаточного формального описания и требуют привлечения дорогих специалистов. Последнее можно преодолеть, используя перспективный подход к построению эффективной системы анализа данных и извлечения знаний о системе, основанный на автоматизированном генерировании и настройке интеллектуальных информационных технологий. Такой подход позволит, во-первых, за счет применения передовых интеллектуальных технологий существенно повысить эффективность решения задачи извлечения знаний, которые будут предъявляться субъекту на этапе выявления проблемы при системном анализе. Во-вторых, исключить потребность в специалисте по настройке и использования интеллектуальных технологий, т. к. последние будут генерироваться, и настраиваться в автоматическом режиме. Берталанфи Л. Фон. История и статус общей теории систем / Берталанфи Л. Фон // Системные исследования: ежегодник. - М.: Наука, 2010. - C. 20 - 37.

Что такое слон или, зачем нужен системный анализ?

Однажды шестеро слепцов спросили, что такое слон. И добрые люди подвели их к слону. Один, потрогав бок, сказал: я знаю, слон - это стена. Другой, дотронувшись до ноги, произнес: это столб. Третий, подержавшись за хобот - это змея… Все они ушли в полной уверенности, что знают, что такое слон.

С этой притчи я начинаю первое занятие по дисциплине «Теория систем и системный анализ». Она позволяет ясно и кратко обозначить несколько важных аспектов этой очень интересной и полезной дисциплины.

На первом занятии она позволяет обозначить позицию, на которой мы находимся со студентами в начале изучения дисциплины. С каждой новой группой мы вместе со студентами как слепцы из притчи и перед нами «слон» - это дисциплина «Теория систем и системный анализ». У каждого есть свое представление об этой дисциплине и для того, чтобы эффективно работать дальше нам надо, чтобы мы все одинаково понимали то, о чем мы будем говорить. И основная задача первого занятия - это определиться в терминах и прийти к общему пониманию того, что будем изучать дальше. И тогда, говоря словами одного из моих студентов «придет осознание, что «системный анализ» - это не просто набор слов, а нужная дисциплина в моей профессии».

Итак, что же такое системный анализ? «Системным анализом называется логически связанная совокупность теоретических и эмпирических положений из области математики, естественных наук и опыта разработки сложных систем, обеспечивающая повышение обоснованности решения конкретной проблемы».

Системный анализ позволяет разделить сложную задачу на совокупность простых задач, расчленить сложную систему на элементы с учетом их взаимосвязи.

Во многих других предметах есть масса приемов и методов, сложно применимых для других дисциплин. В системном анализе есть система методов, которые применяются во всех других предметах.

Одна из задач дисциплины «Теория систем и системный анализ» - изучить как можно больше методов системного анализа. Знание методов и умение применять их к любой задаче позволяют более эффективно и качественно решать проблемы, возникающие как в профессиональной деятельности, так и в личной сфере.

В процессе освоения теоретических и практических аспектов системного анализа, применения изучаемых методов к решению задач развивается системное мышление. Системное мышление - это второй аспект, который позволяет проиллюстрировать притча про слона. Видеть системно - это видеть «всего слона сразу», видеть при решении любой проблемы ситуацию в целом, понимать все аспекты и нюансы.

Другими словами «системное мышление - это умение мыслить так, чтобы видеть целостную картину, при этом опираясь на различные теоретические модели и целостное интуитивное видение сложных объектов». В системном мышлении пока чаще превалирует интуиция. Системное мышление с преобладанием фактора интуиции может использовать как методы индуктивного, так и дедуктивного мышления.

Каждый человек обладает системностью мышления, но не каждый пользуется. Изучение системного анализа позволяет развить системное мышление и увидеть преимущества его использования при решении любых задач любого уровня сложности в любой сфере деятельности. Развитие системного мышления - это основная задача дисциплины «Теория систем и системный анализ».

Моя задача как преподавателя состоит в том, чтобы студенты попробовали методы системного анализа, применив их в своей практической деятельности, прежде всего профессиональной, и, может быть еще где-либо и увидели их эффективность.

Задача студентов - слушать, записывать свои мысли, задавать как можно больше вопросов, и высказывать свое мнение.

И тогда изучение дисциплины «Теория систем и системный анализ» будет интересным, полезным и позволить продвинуться дальше на пути становления эффективного профессионала.

Посмотрим, какой смысл в системный анализ вкладывают его авторы, как они объясняют это понятие

Понятие «системный» используется потому, что исследование такого рода в своей основе строится на использовании категории системы.

С одной стороны, системой называется та физическая реальность, по отношению к которой необходимо принять решения (любые естественные и искусственные объекты).

С другой стороны, в процессе системного анализа создается абстрактная и концептуальная система, описываемая с помощью символов или других средств, которая представляет собой определенное структурно-логическое устройство, цель которого - служить инструментом для понимания, описания и возможно более полной оптимизации поведения связей и отношений элементов реальной физической системы. Такого рода абстрактной системой может быть математическая, машинная или словесная модель или система моделей и т.д. В физической и соответствующей ей абстрактной системах должно быть установлено взаимооднозначное соотношение между элементами и их связями. В этом случае оказывается возможным, не прибегая к экспериментам на реальных физических системах, оценить различного рода рабочие гипотезы относительно целесообразности тех или иных действий, пользуясь соответствующей абстрактной системой, и выработать наиболее предпочтительное решение.

Термин «анализ» используется для характеристики самой процедуры проведения исследования, которая состоит в том, чтобы разбить проблему в целом на ее составляющие части, более доступные для решения, использовать наиболее подходящие специальные методы для решения отдельных подпроблем и, наконец, объединить частные решения так, чтобы было построено общее решение проблемы. Очевидно, что наиболее эффективно анализ может быть произведен лишь на основе системного подхода, который предусматривает не только органическое сочетание аналитического расчленения проблем на части и исследования связей и отношений между этими частями, но также делает особое ударение на рассмотрение целей и задач, общих для всех частей, и в соответствии с этим осуществляется синтез общего решения из частных решений. По сути дела, в системном анализе методы анализа и синтеза взаимно переплетаются, при осуществлении аналитической процедуры постоянно обращается внимание на способы объединения отдельных результатов в единое целое и влияние каждого из элементов на другие элементы системы.

Сегодня «системный анализ» в целом толкуется столь широко и неопределенно, что практически не может быть реализован в конкретных исследованиях. И видимо, не случайно, что сегодня еще нет возможности подобрать сквозной пример достаточно крупного завершенного системного исследования. Попытаемся разобраться в этом понятии.

Касаясь различных точек зрения на термин «системный анализ», специалисты выделяют два различных подхода.

Сторонники первого из них делают ударение на математику, т.е. на описание сложной системы с помощью формальных средств (блочных диаграмм, сетей, математических уравнений). На основе такого рода формального описания часто ставится математическая задача на отыскание оптимального проекта системы или наилучшего режима ее функционирования, т. е. нахождения максимума (или минимума) целевой функции системы (например, максимума прибыли, максимума числа выведенных из строя военных объектов, минимума времени выполнения операций, максимума надежности и т.п.) при заданных ограничениях на значения управляемых переменных.

Следует особо подчеркнуть, что составление блок-схем, характеризующих взаимосвязь и последовательность выполняемых операций, - это стадия, предшествующая любым расчетам на ЭВМ. Поэтому во многих случаях системным анализом стали называть любую работу такого рода, выполняемую специалистами, непосредственно занятыми обслуживанием ЭВМ.

Другой подход, который соответствует точке зрения «РЭНД-корпорейшн», во главу угла ставит логику системного анализа. В этом случае подчеркивается неразрывная связь системного анализа с принятием решения, и означающим выбор определенного образа или курса действий среди нескольких возможных альтернатив. Здесь системный анализ рассматривается прежде всего как методология уяснения и упорядочения или так называемой структуризации проблемы, которую предстоит решить с применением или без применения математики и ЭВМ. При этом в понятие «структуризации» вкладывается как пояснение реальных целей самой системы, альтернативных путей достижения этих целей и взаимосвязей между компонентами в процессе реализации каждой альтернативы, так и достижение углубленного понимания внешних условий, в которых возникла проблема, а отсюда ограничений и последствий того или иного курса действий. Логический системный анализ в той или иной степени дополняется математическими, статистическими и логическими методами, однако как сфера его применения, так и методология значительно отличаются от предмета и методологии формально-математических системных исследований.

Сначала системный анализ базировался главным образом на применении сложных математических приемов. Спустя некоторое время ученые пришли к выводу, что математика неэффективна при анализе широких проблем со множеством неопределенностей, которые характерны для исследования и разработки техники как единого целого. Об этом говорят многие ведущие специалисты-системщики. Поэтому стала вырабатываться концепция такого системного анализа, в котором делается упор преимущественно на разработку новых по своему существу диалектических принципов научного мышления, логического анализа сложных объектов с учетом их взаимосвязей и противоречивых тенденций. При таком подходе на первый план выдвигаются уже не математические методы, а сама логика системного анализа, упорядочение процедуры принятия решений. И видимо, не случайно, что в последнее время под системным походом зачастую понимается некоторая совокупность системных принципов.

Такому подходу, которого прежде всего будем придерживаться и мы, соответствует следующее наше определение.

Системный анализ - это взаимосвязанное логико-математическое и комплексное рассмотрение всех вопросов, относящихся не только к замыслу, разработке, производству, эксплуатации и последующей ликвидации современных ТС, но и к методам руководства всеми этими этапами с учетом социальных, политических, стратегических, психологических, правовых, географических, демографических, военных и других аспектов.

Чем же отличается системный анализ от других методов?

Основные отличия его от других более или менее формализованных подходов при обосновании управленческих решений сводятся к следующему:

  • рассматриваются все теоретические возможные альтернативные методы и средства достижения целей по жизненному циклу ТС (исследовательские, конструктивные, технологические, эксплуатационные и пр.), правильная комбинация и сочетание этих различных методов и средств;
  • альтернативы ТС оцениваются обязательно с позиции длительной перспективы (особенно для систем, имеющих стратегическое назначение);
  • отсутствуют стандартные решения;
  • четко излагаются различные взгляды при решении одной и той же проблемы;
  • применяются к проблемам, для которых не полностью определены требования стоимости или времени;
  • признается принципиальное значение организационных и субъективных факторов в процессе принятии решений, и в соответствии с этим разрабатываются процедуры широкого использования качественных суждений в анализе и согласовании различных точек зрения;
  • особое внимание уделяется факторам риска и неопределенности, их учету и оценке при выборе наиболее оптимальных решений среди возможных вариантов.

Повышенное внимание системотехников к факторам риска и неопределенности непосредственно вытекает из распространения системного анализа на перспективные проблемы. Если риск понимается как потенциальная изменчивость объективных характеристик анализируемых ТС, то неопределенность выражает отсутствие субъективных знаний о том, в какой форме проявятся эти явления.

Тенденция к системному анализу крупных проблем появляется только тогда, когда их масштаб возрастает до такой степени, что решения становятся сложными, трудоемкими и дорогостоящими. При обосновании таких решений, которые становятся предметом системного анализа, все большее значение приобретают факторы, рассчитанные вперед на 10-15-летний период. К факторам такого рода относятся прежде всего огромный рост капиталовложений на осуществление крупных программ, охватывающих длительный период, и все большая зависимость этих программ от результатов научных исследований и технических разработок.

Другой важной причиной необходимости учета длительной перспективы является стратегический характер самих целей, которые ставятся перед системным анализом и которые предопределяют политику правительства (или организации) на длительный период.

Важно отметить, что чем более общие и важные проблемы возникают перед руководителями различных уровней, тем больше возрастает значение системного анализа для их решения.

Где можно и нужно применять системный анализ?

Его применение определяется типом проблем, которые мы и рассмотрим.

Все проблемы в зависимости от глубины их познания подразделяются на три класса:

  1. хорошо структурированные или количественно сформулированные проблемы, в которых существенные зависимости выяснены настолько хорошо, что они могут быть выражены в числах и символах, получающих в конце концов численные оценки;
  2. неструктурированные или качественно выраженные проблемы, содержащие лишь описание важнейших ресурсов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми совершенно неизвестны;
  3. слабо структурированные или смешанные проблемы, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные малоизвестные и неопределенные стороны проблемы имеют тенденцию доминировать.

Для решения хорошо структурированных проблем используется методология исследования операций (ИО). Она состоит в применении математических моделей и методов {линейного, нелинейного, динамического программирования, теории массового обслуживания, теории игр и т.д.) для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями. Основная проблема применения методов исследования операций состоит в том, чтобы правильно подобрать типовую или разработать новую математическую модель, собрать необходимые исходные данные и убедиться путем анализа исходных предпосылок и результатов математического расчета, что эта модель отражает существо решаемой задачи.

В неструктурированных проблемах традиционным является эвристический метод, который состоит в том, что опытный специалист собирает максимум различных сведений о решаемой проблеме, вживается в нее и на основе интуиции и суждений вносит предложения о целесообразных мероприятиях.

При таком подходе отсутствует какая-либо упорядоченная логическая процедура отыскания решения, и специалист, выдвигающий определенные предложения, не может сколько-нибудь четко изложить способ, на основе которого он от совокупности разрозненных исходных сведений пришел к окончательным рекомендациям. При решении проблемы такой специалист полагается на имеющийся собственный опыт, на опыт своих коллег, на профессиональную подготовленность, на изучение аналогичных проблем методом ситуаций, но не на четко сформулированную методику.

К слабо структурированным проблемам, для решения которых предназначен системный анализ, относится большинство наиболее важных экономических, технических, политических и военно-стратегических задач крупного масштаба.

Типичными проблемами такого рода являются те, которые:

  1. намечены для решения в будущем;
  2. сталкиваются с широким набором альтернатив;
  3. зависят от текущей неполноты технологических достижений;
  4. требуют больших вложений капитала и содержат элементы риска;
  5. внутренне сложны вследствие комбинирования ресурсов, необходимых для их решения;
  6. для которых не полностью определены требования стоимости или времени.

При осуществлении системного анализа в процесс структуризации проблемы некоторые ее элементы-подзадачи получают количественное выражение, и отношения между всеми элементами становятся все более определенными. Исходя из этого, в отличие от применения методов ИО, при использовании системного анализа совсем не обязательна первоначальная четкая и исчерпывающая постановка проблемы, эта четкость должна достигаться в процессе самого анализа и рассматривается как одна из его главных целей. Задачи методов ИО могут быть поставлены в количественной форме и решены на ЭВМ. В противовес этому стратегические проблемы, состоящие в выработке долгосрочной политики, в области производства, как правило, не могут быть сформулированы как задачи ИО, Проблемы такого рода являются предметом системного анализа. Стратегические задачи не являются легко квалифицируемыми (т.е. выражаемыми количественно) по причине отсутствия однозначного критерия оптимальности для фирмы в целом и требуют при выработке решений привлечения субъективных суждений опытных руководителей и экспертов.

Подведем некоторые итоги по сути системного анализа.

  1. Системный анализ связан с принятием оптимального решения из многих возможных альтернатив.
  2. Каждая альтернатива оценивается с позиции длительной перспективы.
  3. СА рассматривается как методология углубленного уяснения (понимания) и упорядочения (структуризации) проблемы.
  4. В СА упор направлен на разработку новых принципов научного мышления, учитывающих взаимосвязь целого и противоречивые тенденции. Более конкретно - систематически на всех этапах жизненного цикла любой ТС осуществляется сопоставление альтернатив, по возможности в количественной форме, на основе логической последовательности шагов.
  5. Обостряется интуиция специалистов.
  6. Применяется в первую очередь для решения стратегических проблем.

Итак, СА - это совокупность методов и средств выработки, принятия и обоснования решений (при исследовании, создании и управлении ТС, в частности).

В чем заключаются новизна системного анализа, его основные преимущества и недостатки?

Новизна системного анализа заключается в том, что он рассматривает проблему в целом, с постоянным ударением на ясность анализа, на количественные методы и на выявление неопределенности. Новыми также являются схемы или модели, где связи не могут быть адекватно выражены с помощью математической модели.

Достоинство системного анализа состоит в том, что он позволяет систематически и эффективно сочетать суждения и интуицию экспертов в соответствующих областях.

Системный анализ должен рассматриваться не как противопоставление субъективным суждениям, а как структурная основа, которая обеспечивает использование суждений экспертов в разных областях для получения результатов, превосходящих любые индивидуальные суждения. Это его цель, и возможность этого он обеспечивает.

Но субъективность суждений, неточность знаний, интуитивность оценок и неопределенность сведений о природе и о действиях других людей приводят к тому, что на базе исследования можно добиться не больше, чем оценки некоторого преимущества выбора одной альтернативы по сравнению с другой.

Ограниченность системного анализа обусловлена:

  • неизбежной неполнотой анализа;
  • приближенностью меры эффективности;
  • отсутствием способов точного предсказания будущего.

Некоторые факторы социально-политического характера должны играть важную роль при разработке и выборе альтернатив. Однако в настоящее время не существует даже приближенных способов измерить эти факторы, и приходится их учитывать интуитивно.

Чрезвычайно важно заострить на неизмеримых факторах внимание ответственного руководителя, который принимает решения.

Недостатки системного анализа заключаются в следующем. Многие факторы, имеющие фундаментальное значение, не поддаются количественной обработке и могут быть упущены из рассмотрения или умышленно оставлены для последующего рассмотрения, а потом забыты. Иногда им может придаваться неправильный вес в самом анализе либо в решении, основанном на таком анализе.

Другая причина в том, что исследование может внешне выглядеть до такой степени научным и количественно точным, что ему может быть приписана совершенно неоправданная обоснованность, несмотря на то что она включает много субъективных суждений. Другими словами, мы можем быть так очарованы привлекательностью и точностью чисел, что просмотрим упрощения, сделанные для достижения этой точности, упустим анализ качественных факторов и преувеличим важность абстрактных вычислений в процессе решения. Но без анализа мы сталкиваемся с еще большей опасностью упущения улучшений тех или иных соображений и неправильного «взвешивания» отдельных факторов.

В чем заключается основное значение системного анализа?

В качестве основного и наиболее ценного результата системного анализа признается не количественное определенное решение проблемы, а увеличение степени ее понимания и возможных путей решения у специалистов и экспертов, участвующих в исследовании проблемы, и, что особенно важно, у ответственных лиц, которым предоставляется набор хорошо проработанных и оцененных альтернатив.

Полезность новых методов анализа и управления и в первую очередь системного анализа состоит в следующем:

  1. в большем понимании и проникновении в суть проблемы: практические усилия выявить взаимосвязи и количественные ценности помогут обнаружить скрытые точки зрения за теми или иными решениями;
  2. в большей точности: более четкое формулирование целей, задач... снизит, хотя и не устранит, неизбежно неясные стороны многоплановых целей;
  3. в большей сравнимости: анализ (политика) может быть осуществлен таким образом, что планы для одной страны или района могут быть с пользой увязаны и сравнены с планами и политикой в отношении других районов; при этом можно выявить общие элементы;
  4. в большей полезности, эффективности: разработка новых методов должна привести к распределению денежных ресурсов... более упорядоченным образом и должна оказать помощь в проверке ценности интуитивных суждений.

Значение методов системного анализа проиллюстрируем на одном примере. Но сначала вспомним, что основными задачами системного анализа являются определение всего набора альтернатив решения проблемы и их сравнение с точки зрения затрат и эффективности при достижении определенной цели. Всякая сложная проблема включает множество различных факторов, которые не могут быть охвачены одной дисциплиной. Поэтому целесообразно создавать междисциплинарные группы специалистов, имеющих знания и квалификацию в различных областях. При этом более важным является и то, что проблема выглядит по-разному в глазах экономиста, биолога, инженера и пр. и различные подходы, свойственные им, могут лучше способствовать отысканию решений.

Возникает необходимость рассматривать проблему с различных точек зрения, чтобы выяснить, какой именно подход или какая комбинация «специальных подходов» является наилучшей. Поясним это на примере: К управляющему большим административным зданием все возрастающим потоком поступали жалобы от работавших в этом здании служащих. В жалобах указывалось, что приходится слишком долго ждать лифта. Управляющий обратился за помощью к фирме, специализирующейся на подъемных системах. Инженеры этой фирмы провели хронометраж, показавший, что жалобы вполне обоснованы. Было установлено, что среднее время ожидания лифта превышает принятые нормы. Эксперты сообщили управляющему, что имеются три возможных способа решения задачи: увеличение числа лифтов, замена существующих лифтов быстроходными и введение специального режима работы лифтов, т.е. перевод каждого лифта на обслуживание только определенных этажей. Управляющий попросил фирму оценить все эти альтернативы и представить ему сметы предполагаемых затрат для реализации каждого из вариантов.

Через некоторое время фирма выполнила эту просьбу. Оказалось, что для реализации первых двух вариантов требуются затраты, которые, с точки зрения управляющего, не оправдывались доходом, приносимым зданием, а третий вариант, как выяснилось, не обеспечивало достаточного сокращения времени ожидания. Управляющий не был удовлетворен ни одним из этих предложений. Он отложил дальнейшие переговоры с этой фирмой на некоторое время, чтобы обдумать все варианты и принять решение.

Когда руководитель сталкивается с проблемой, кажущейся ему неразрешимой, он часто считает нужным обсудить ее с некоторыми своими подчиненными. В группу сотрудников, к которым обратился наш управляющий, входил один молодой психолог, работавший в отделе найма персонала, обслуживающего и ремонтировавшего это большое здание. Когда управляющий изложил собравшимся сотрудникам суть проблемы, этот молодой человек очень удивился самой ее постановке. Он сказал, что не может понять, почему служащие, которые, как известно, каждый день бесполезно теряют много рабочего времени, недовольны тем, что им приходится ждать лифта какие-то минуты. Не успел он высказать свое сомнение, как у него мелькнула мысль, что он нашел объяснение. Хотя служащие нередко бесполезно растрачивают свои рабочие часы, они в это время заняты чем-то хотя и непроизводительным, но зато приятным. А вот ожидая лифт, они просто томятся от безделья. При этой догадке лицо молодого психолога засветилось, и он выпалил свое предложение. Управляющий принял его, и спустя несколько дней проблема была решена при самых минимальных затратах. Психолог предложил повесить на каждом этаже у лифта большие зеркала. Эти зеркала, естественно, дали занятие ожидающим лифт женщинам, но перестали скучать и мужчины, которые теперь были поглощены разглядыванием женщин, делая вид, что не обращают на них никакого внимания.

Не важно, насколько достоверна эта история, но мысль, которую она иллюстрирует, чрезвычайно важна, Психолог рассматривал точно ту же проблему, что и инженеры, но он подошел к ней с других позиций, определяемых полученным образованием и интересами. В данном случае подход психолога оказался наиболее эффективным. Очевидно, что проблема была решена за счет изменения поставленной цели, которая же свелась не к сокращению времени ожидания, а к созданию впечатления, что оно стало меньше.

Таким образом, мы нуждаемся в упрощении систем, операций, процедур принятия решений и пр. Но этой простоты не так-то легко достичь. Это труднейшая задача. Старое высказывание: «Я пишу вам длинное письмо, так как у меня нет времени сделать его коротким», может быть перефразировано: «Я делаю это сложным, так как не знаю, как это сделать простым».

Системный анализ решает эту задачу!

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ – совокупность методов и средств, используемых при исследовании и конструировании сложных и сверхсложных объектов, прежде всего методов выработки, принятия и обоснования решений при проектировании, создании и управлении социальными, экономическими, человеко-машинными и техническими системами . В литературе понятие системного анализа иногда отождествляется с понятием системного подхода , но такая обобщенная трактовка системного анализа вряд ли оправдана. Системный анализ возник в 1960-х гг. как результат развития исследования операций и системотехники. Теоретическую и методологическую основу системного анализа составляют системный подход и общая теория систем . Системный анализ применяется гл.о. к исследованию искусственных (возникших при участии человека) систем, причем в таких системах важная роль принадлежит деятельности человека. Использование методов системного анализа для решения исследовательских и управленческих проблем необходимо прежде всего потому, что в процессе принятия решений приходится осуществлять выбор в условиях неопределенности, которая связана с наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Процедуры и методы системного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности. Согласно принципам системного анализа, возникающая перед обществом та или иная сложная проблема (прежде всего проблема управления) должна быть рассмотрена как нечто целое, как система во взаимодействии всех ее компонентов. Для принятия решения об управлении этой системой необходимо определить ее цель, цели ее отдельных подсистем и множество альтернатив достижения этих целей, которые сопоставляются по определенным критериям эффективности, и в результате выбирается наиболее приемлемый для данной ситуации способ управления. Центральной процедурой в системном анализе является построение обобщенной модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнительных затрат ресурсов по каждому из вариантов, степени чувствительности модели к различным нежелательным внешним воздействиям. Системный анализ опирается на ряд прикладных математических дисциплин и методов, широко используемых в современной деятельности управления. Техническая основа системного анализа – современные компьютеры и информационные системы. В системном анализе широко используются методы системной динамики, теории игр, эвристического программирования, имитационного моделирования, программно-целевого управления и т.д. Важной особенностью системного анализа является единство используемых в нем формализованных и неформализованных средств и методов исследования.

Литература:

1. Гвишиани Д.M. Организация и управление. М., 1972;

2. Клиланд Д. , Кинг В. Системный анализ и целевое управление. М., 1974;

3. Наппельбаум Э.Л. Системный анализ как программа научных исследований – структура и ключевые понятия. – В кн.: Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1979. М., 1980;

4. Ларичев О.И. Методологические проблемы практического применения системного анализа. – Там же; Блауберг И.В. , Мирский Э.М. , Садовский В.Н. Системный подход и системный анализ. – В кн.: Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1982. М., 1982;

5. Блауберг И.В. Проблема целостности и системный подход. М., 1997;

6. Юдин Э.Г. Методология науки. Системность. Деятельность. М., 1997.

7. См. также лит. к ст. Система , Системный подход .

В.Н.Садовский

Системный анализ - научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.

Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели (например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр и др.) и применении методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:

· абстрагирование и конкретизация

· анализ и синтез, индукция и дедукция

· формализация и конкретизация

· композиция и декомпозиция

· линеаризация и выделение нелинейных составляющих

· структурирование и реструктурирование

· макетирование

· реинжиниринг

· алгоритмизация

· моделирование и эксперимент

· программное управление и регулирование

· распознавание и идентификация

· кластеризация и классификация

· экспертное оценивание и тестирование

· верификация

и другие методы и процедуры.

Следует отметить задачи исследования системы взаимодействий анализируемых объектов с окружающей средой. Решение данной задачи предполагает:

– проведение границы между исследуемой системой и окружающей средой, предопределяющей предельную глубину

влияния рассматриваемых взаимодействий, которыми ограничивается рассмотрение;

– определение реальных ресурсов такого взаимодействия;

– рассмотрение взаимодействий исследуемой системы с системой более высокого уровня.

Задачи следующего типа связаны с конструированием альтернатив этого взаимодействия, альтернатив развития системы во времени и в пространстве. Важное направление развития методов системного анализа связано с попытками создания новых возможностей конструирования оригинальных альтернатив решения, неожиданных стратегий, непривычных представлений и скрытых структур. Другими словами, речь здесь идёт о разработке методов и средств усиления индуктивных возможностей человеческого мышления в отличие от его дедуктивных возможностей, на усиление которых, по сути дела, направлена разработка формальных логических средств. Исследования в этом направлении начаты лишь совсем недавно, и единый концептуальный аппарат в них пока отсутствует. Тем не менее, и здесь можно выделить несколько важных направлений – таких, как разработка формального аппарата индуктивной логики, методов морфологического анализа и других структурно-синтаксических методов конструирования новых альтернатив, методов синтактики и организации группового взаимодействия при решении творческих задач, а также изучение основных парадигм поискового мышления.

Задачи третьего типа заключаются в конструировании множества имитационных моделей , описывающих влияние того или иного взаимодействия на поведение объекта исследования. Отметим, что в системных исследованиях не преследуется цель создания некоей супермодели. Речь идёт о разработке частных моделей, каждая из которых решает свои специфические вопросы.

Даже после того как подобные имитационные модели созданы и исследованы, вопрос о сведении различных аспектов поведения системы в некую единую схему остается открытым. Однако решить его можно и нужно не посредством построения супермодели, а анализируя реакции на наблюдаемое поведение других взаимодействующих объектов, т.е. путём исследования поведения объектов – аналогов и перенесения результатов этих исследований на объект системного анализа. Такое исследование даёт основание для содержательного понимания ситуаций взаимодействия и структуры взаимосвязей, определяющих место исследуемой системы в структуре суперсистемы, компонентом которой она является.

Задачи четвёртого типа связаны с конструированием моделей принятия решений. Всякое системное исследование связано с исследованием различных альтернатив развития системы. Задача системных аналитиков – выбрать и обосновать наилучшую альтернативу развития. На этапе выработки и принятия решений необходимо учитывать взаимодействие системы с её подсистемами, сочетать цели системы с целями подсистем, выделять глобальные и второстепенные цели.

Наиболее развитая и в то же время наиболее специфическая область научного творчества связана с развитием теории принятия решений и формированием целевых структур, программ и планов. Здесь не ощущается недостатка и в работах, и в активно работающих исследователях. Однако и в данном случае слишком многие результаты находятся на уровне неподтверждённого изобретательства и разночтений в понимании как существа стоящих задач, так и средств их решения. Исследования в этой области включают:

а) построение теории оценки эффективности принятых решений или сформированных планов и программ;

б) решение проблемы многокритериальности в оценках альтернатив решения или планирования;

в) исследования проблемы неопределённости, особенно связанной не с факторами статистического характера, а с неопределённостью экспертных суждений и преднамеренно создаваемой неопределённостью, связанной с упрощением представлений о поведении системы;

г) разработка проблемы агрегирования индивидуальных предпочтений на решениях, затрагивающих интересы нескольких сторон, которые влияют на поведение системы;

д) изучение специфических особенностей социально-экономических критериев эффективности;

е) создание методов проверки логической согласованности целевых структур и планов и установления необходимого баланса между предопределённостью программы действий и её подготовленностью к перестройке при поступлении новой

информации как о внешних событиях, так и изменении представлений о выполнении этой программы.

Для последнего направления требуется новое осознание реальных функций целевых структур, планов, программ и определение тех, которые они должны выполнять, а также связей между ними.

Рассмотренные задачи системного анализа не охватывают полного перечня задач. Здесь перечислены те, которые представляют наибольшую сложность при их решении. Следует отметить, что все задачи системных исследований тесно взаимосвязаны друг с другом, не могут быть изолированы и решаться отдельно как по времени, так и по составу исполнителей. Более того, чтобы решать все эти задачи, исследователь должен обладать широким кругозором и владеть богатым арсеналом методов и средств научного исследования.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ. Эти группы методов получили наибольшее распространение в практике проектирования и управления. Правда, для представления промежуточных и окончательных результатов моделирования широко используются графические представления (графики, диаграммы и т.п.). Однако последние являются вспомогательными; основу же модели, доказательства её адекватности составляют те или иные направления аналитических и статистических представлений. Поэтому, несмотря на то что по основным направлениям этих двух классов методов в вузах читаются самостоятельные курсы лекций, мы всё же кратко охарактеризуем их особенности, достоинства и недостатки с точки зрения возможности использования при моделировании систем.

Аналитическими в рассматриваемой классификации названы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в виде точек (безразмерных в строгих математических доказательствах), совершающих какие-либо перемещения в пространстве или взаимодействующих между собой. Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представлений составляют понятия классической математики (величина, формула, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал, интеграл и т.д.).

Аналитические представления имеют многовековую историю развития, и для них характерно не только стремление к строгости терминологии, но и к закреплению за некоторыми специальными величинами определённых букв (например, удвоенное отношение площади круга к площади вписанного в него квадрата p » 3,14; основание натурального логарифма – е » 2,7 и т.д.).

На базе аналитических представлений возникли и развиваются математические теории различной сложности – от аппарата классического математического анализа (методов исследования функций, их вида, способов представления, поиска экстремумов функций и т.п.) до таких новых разделов современной математики, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое и т.п.), теория игр (матричные игры с чистыми стратегиями, дифференциальные игры и т.п.).

Эти теоретические направления стали основой многих прикладных, в том числе теории автоматического управления, теории оптимальных решений и т.д.

При моделировании систем применяется широкий спектр символических представлений, использующих «язык» классической математики. Однако далеко не всегда эти символические представления адекватно отражают реальные сложные процессы, и их в этих случаях, вообще говоря, нельзя считать строгими математическими моделями.

Большинство из направлений математики не содержат средств постановки задачи и доказательства адекватности модели. Последняя доказывается экспериментом, который по мере усложнения проблем становится также всё более сложным, дорогостоящим, не всегда бесспорен и реализуем.

В то же время в состав этого класса методов входит относительно новое направление математики математическое программирование, которое содержит средства постановки задачи и расширяет возможности доказательства адекватности моделей.

Статистические представления сформировались как самостоятельное научное направление в середине прошлого века (хотя возникли значительно раньше). Основу их составляет отображение явлений и процессов с помощью случайных (стохастических) событий и их поведений, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. Статистические отображения системы в общем случае (по аналогии с аналитическими) можно представить как бы в виде «размытой» точки (размытой области) в n-мерном пространстве, в которую переводит систему (её учитываемые в модели свойства) оператор Ф. «Размытую» точку следует понимать как некоторую область, характеризующую движение системы (её поведение); при этом границы области заданы с некоторой вероятностью p («размыты») и движение точки описывается некоторой случайной функцией.

Закрепляя все параметры этой области, кроме одного, можно получить срез по линии а – b, смысл которого – воздействие данного параметра на поведение системы, что можно описать статистическим распределением по этому параметру. Аналогично можно получить двумерную, трёхмерную и т.д. картины статистического распределения. Статистические закономерности можно представить в виде дискретных случайных величин и их вероятностей, или в виде непрерывных зависимостей распределения событий, процессов.

Для дискретных событий соотношение между возможными значениями случайной величины xi и их вероятностями pi, называют законом распределения.

Метод "мозговой атаки"

Группа исследователей (экспертов) разрабатывает способы решения поставленной задачи, при этом любой способ (любая мысль, высказанная вслух) включается в число рассматриваемых, чем больше идей - тем лучше. На предварительном этапе качество предложенных способов не учитывается, то есть предметом поиска является создание возможно большего количества вариантов решения задачи. Но для достижения успеха должны соблюдаться следующие условия:

· наличие вдохновителя идей;

· группа экспертов не превышает 5-6 человек;

· потенциал исследователей соизмерим;

· обстановка спокойная;

· соблюдены равные права, может быть предложено любое решение, критика идей не допускается;

· продолжительность работы не более 1 часа.

После того, как прекращается "поток идей", эксперты осуществляют критический отбор предложений, учитывая ограничения организационного и экономического характера. Отбор лучшей идеи может осуществляться по нескольким критериям.

Данный метод наиболее продуктивен на этапе разработки решения по реализации поставленной цели, при раскрытии механизма функционирования системы, при выборе критерия решения проблемы.

Метод "концентрации внимания на целях поставленной проблемы"

Этот метод состоит в том, что отбирается один из объектов (элементов, понятий), ассоциируемых с решаемой проблемой. При этом известно, что принятый к рассмотрению объект связан непосредственно с конечными целями этой проблемы. Затем исследуется связь между этим объектом и каким-либо другим, выбранным наугад. Далее отбирается третий элемент, точно также наугад, и исследуется его связь с первыми двумя и так далее. Таким образом создается некая цепь связанных между собой объектов, элементов или понятий. Если цепь обрывается, то процесс возобновляется, создается вторая цепочка и так далее. Таким образом происходит исследование системы.

Метод "входы-выходы системы"

Исследуемая система рассматривается обязательно совместно с окружающей средой. При этом особое внимание обращается на ограничения, которые накладывает внешняя среда на систему, а также ограничения, свойственные самой системе.

На первом этапе изучения системы рассматриваются возможные выходы системы и оцениваются результаты ее функционирования по изменениям окружающей среды. Затем исследуются возможные входы системы и их параметры, позволяющие системе функционировать в рамках принятых ограничений. И, в конце концов, на третьем этапе выбирают приемлемые входы, не нарушающие ограничения системы и не приводящие ее в рассогласование с целями окружающей среды.

Данный способ наиболее эффективен на этапах познания механизма функционирования системы и принятия решений.

Метод сценариев

Особенность метода состоит в том, что группа высококвалифицированных специалистов в описательной форме представляет возможный ход событий в той или иной системе - начиная от сложившейся ситуации и заканчивая некоторой результирующей ситуацией. При этом соблюдаются искусственно воздвигаемые, но возникающие в реальной жизни ограничения на вход и выход системы (по сырью, энергетическим ресурсам, финансам и так далее).

Основная идея данного метода - выявление связей различных элементов системы, которые проявляются при том или ином событии или ограничении. Результатом такого исследования является совокупность сценариев - возможных направлений решения проблемы, из которых путем сопоставления по какому-либо критерию можно было бы выбрать наиболее приемлемые.

Морфологический метод

Данный метод предусматривает поиск всех возможных решений проблемы путем исчерпывающей переписи этих решений. Например, Ф.Р.Матвеев выделяет шесть этапов претворения в жизнь этого метода:

· формулировка и определение ограничений проблемы;

· поиск возможных параметров решений и возможных вариаций этих параметров;

· нахождение всех возможных комбинаций этих параметров в получаемых решениях;

· сравнение решений с точки зрения преследуемых целей;

· выбор решений;

· углубленное изучение отобранных решений.

Методы моделирования

Модель представляет собой некоторую систему, созданную с целью представления в упрощенной и понятной форме сложной реальности, другими словами - модель представляет собой имитацию этой реальности.

Проблемы, решаемые при помощи моделей, многочисленны и разнообразны. Важнейшие из них:

· с помощью моделей исследователи пытаются лучше понять протекание сложного процесса;

· с помощью моделей осуществляют экспериментирование в том случае, когда это невозможно на реальном объекте;

· с помощью моделей оценивают возможность осуществления различных альтернативных решений.

Кроме того модели обладают такими ценными свойствами как:

· воспроизводимостью независимыми экспериментаторами;

· изменчивостью и возможностью совершенствования путем введения в модель новых данных или модификаций связей внутри модели.

Среди основных типов моделей следует отметить символические и математические модели.

Символические модели - схемы, диаграммы, графики, блок-схемы и так далее.

Математические модели - абстрактные построения, которые в математической форме описывают связи, отношения между элементами системы.

При построении моделей необходимо соблюдать следующие условия:

· иметь достаточно большой объем информации о поведении системы;

· стилизация механизмов функционирования системы должна происходить в таких пределах, чтобы имелась возможность достаточно точно отразить число и природу отношений и связей существующих в системе;

· использование методов автоматической обработки информации, особенно когда количество данных велико или природа взаимоотношений между элементами системы весьма сложна.

Вместе с тем математические модели имеют некоторые недостатки:

· стремление отразить изучаемый процесс в форме условий приводит к модели, которая может быть понятна только ее разработчику;

· с другой стороны, упрощение ведет к ограничению числа факторов, включенных в модель; следовательно, появляется неточность в отражении действительности;

· автор, создав модель, "забывает", что не учитывает действие многочисленных, может быть малозначительных факторов. Но совместное воздействие этих факторов на систему бывает таково, что конечные результаты не могут быть достигнуты на данной модели.

С целью нивелирования указанных недостатков модель необходимо проверить:

· насколько она правдоподобно и удовлетворительно отражает реальный процесс;

· вызывает ли изменение параметров соответствующее изменение результатов.

Сложные системы, в силу наличия множества дискретно функционирующих подсистем, как правило не могут быть адекватно описаны с помощью только математических моделей, поэтому широкое распространение получило имитационное моделирование. Имитационные модели получили большое распространение по двум причинам: во-первых, данные модели позволяют использовать всю располагаемую информацию (графическую, словесную, математические модели…) и, во-вторых, потому, что эти модели не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Таким образом имитационные модели позволяют творчески использовать всю имеющеюся информацию об объекте исследования.